电池电化学–热模型与状态估计

实现工业尺度的电池数字孪生

数字孪生是把实时传感数据与模型融合、对特定资产做出预测和优化决策的信息–物理系统，这一概念已用于从材料到系统的多个尺度。文章指出，要在工业尺度发挥电池数字孪生的潜力，需要完整的概念与数学框架，建立兼顾保密的标准化数据共享，并用规范方法量化和传递传感器与模型中的不确定性；同时要保留物理理解，以识别需要精确测量的“刚性”参数，并据此优化传感器选择与布置、改进根因分析。电池制造和热失控仍需更好的物理建模与传感，数据不可篡改性对工业应用同样重要。作者认为数字孪生有望提升现有和新兴电池技术的寿命与价值，但其实现取决于上述方法与数据条件。

热梯度对锂离子电池非均匀退化的影响

用经过验证的三维电–热–退化模型研究热梯度对锂离子电池非均匀退化的影响。分布式模型可在数小时内完成数百圈循环，并再现导致退化加速的正反馈机制。活性区内仅 3 °C 的热梯度就足以使退化加速约 300%。研究表明，温度和电流的空间不均匀性对退化不可忽略；忽略热梯度的集总模型容易过拟合，从而得出不正确的退化速率结论。